Комплекс инструментов интеллектуального анализа данных strategway для поддержки принятия решений по управлению развитием инфраструктуры города

Комплекс инструментов интеллектуального анализа данных strategway для поддержки принятия решений по управлению развитием инфраструктуры города

Комплекс инструментов интеллектуального анализа данных Strategway для поддержки принятия решений по управлению развитием инфраструктуры города / Н. П. Садовникова, М. В. Щербаков, Д. С. Парыгин, К. C. Солнушкин, А. В. Голубев, И. А. Чечеткин // Развитие средних городов: замысел, модели, практика : матер. III Междунар. науч.-практич. конф., Волжский, 8–9 окт. 2015 г. / ВПИ (филиал) ВолгГТУ. – Волгоград : ИУНЛ ВолгГТУ, 2015. – С. 147–150.

Авторы:

Парыгин Данила Сергеевич
Садовникова Наталья Петровна
Максим Щербаков
Константин Солнушкин
Алексей Голубев
Илья Чечёткин

Возрастающие требования к качеству городской среды предполагают изменения подходов к решению задач развития городской инфраструктуры. Это необходимо для улучшения обслуживания населения, повышения деловой активности, обеспечения экономической стабильности города, повышения конкурентоспособности города. Вместе с тем, развитие инфраструктуры города или её радикальные преобразования – это масштабные капиталовложения. Поэтому принятие управленческих решений должно быть основано на глубоком анализе ситуаций и оценке последствий принимаемых решений. Современные тенденции развития направления поддержки принятия решения связаны с увеличением роли объективной информации об изучаемых процессах. В связи с массовым распространением информационных сервисов и технологий, которые являются поставщиками огромных массивов разнородных данных, появилась возможность преобразования привычных для нас форм восприятия действительности в цифровую форму. С помощью таких технологий формируется совершенно уникальная база статистических данных, которая, в отличие от формальных статистических обзоров, всегда актуальна и отражает реальное поведение людей – пользователей услуг городской среды. Современные информационные сервисы, основанные на интеллектуальной сетевой инфраструктуре, в сочетании с движением в сторону открытых данных и приложений, позволяют значительно упростить и ускорить процесс сбора и обработки информации. Результаты анализа данных в режиме реального времени могут использоваться для контроля и управления транспортными потоками, коммунальными службами, для отслеживания энергопотребления и пр. К тому же это позволит более обоснованно подходить к выбору направлений развития города.

В рамках реализации проекта STRATEGWAY разрабатываются инструментальные средства для поддержки принятия решений по развитию инфраструктуры города на основе анализа больших данных. На сегодняшний день реализованы приложения для сбора и анализа информации о предпочтениях жителей и оптимизации маршрутов общественного транспорта.

Проект «Gathering»

Веб-решение для сбора данных о перемещении жителей в городской среде «Gathering» состоит из frontend и backend компонент, предоставляющих возможность сбора тематической выборки информации о предпочтениях в формате заданных пользователем точек на карте и комментариев. Данное решение построено с использованием технологий OpenStreetMap и RESTful сервисов. Все данные хранятся без привязки к конкретному человеку, что обеспечивает конфиденциальность данных. В качестве примеров применения данной разработки можно привести:

  • сбор данных о ежедневных перемещения внутри городской среды (точки отправления и назначения);
  • сбор информации о предпочтениях жителей о размещении объектов инфраструктуры (парковки и другие составляющие улично-дорожного сервиса, предприятия соцкультбыта, элементы городского благоустройства);
  • проведение опросов о перспективах использования определенной территории (зоны перспективной застройки, общественные пространства, места проведения массовых мероприятий).

Проект «Clustering»

Clustering является решением для кластеризации пространственных данных. С учетом специфики географических объектов (координаты заданы парой широта-долгота, наличие инфраструктурных препятствий, сгущений геобъектов на разреженном фоне), задача является нетривиальной. При этом данный инструмент имеет широкий спектр применений:

  • анализ предпочтений жителей для построения оптимальных маршрутов общественного транспорта;
  • обоснование выбора мест организации парковок и стоянок для велосипедистов;
  • выявление мест перспективного размещения торговых объектов, предприятий социально-бытового обслуживания (в том числе и шаговой доступности), общественных пространств, зон отдыха;
  • обработка массивов статистических данных, имеющих географическую привязку, в целях локализации (выявления точек наибольшей концентрации) запросов на исследуемой территории.

Проекты «Routing» и «Counter»

Проекты Counter и Routing являются инструментами для профессиональной работы с данными о перемещениях жителей и формирования оптимальных маршрутов. В рамках данного проекта были разработаны методы генерации маршрутов общественного транспорта на основе выделенных транспортных узлов (остановок). Цель при этом – максимальное удовлетворение транспортного спроса и минимизация времени перемещений. Разработанное приложение может быть использовано для:

  • анализа текущей транспортной ситуации;
  • выработки рекомендаций по прокладке новых маршрутов;
  • обоснованного выбора количества и типа подвижного состава.

Разработанный подход актуален для муниципалитетов и проектных организаций, так как в перспективе позволит более обоснованно подходить к решению следующих задач:

  • оценка эффективности сети общественного транспорта с учетом  влияния градостроительных и планировочных решений;
  • оценка вариантов изменения маршрутной сети  при размещении новых объектов инфраструктуры;
  • разработка временных схем работы общественного транспорта на случай проведения массовых мероприятий или организации ремонтно-восстановительных работ (учет схем объезда, избыточных нагрузок на участки УДС).

При разработке данных приложений были использованы современные методы анализа данных и машинного обучения: модифицированный алгоритм кластеризации MeanShift, алгоритм имитации отжига для поиска оптимального пути, алгоритмы нечёткого оценивания и др. Развитие проекта предполагается за счет увеличения функциональности и расширения технологических возможностей. В частности, предполагается использовать для анализа данные, собираемые посредством датчиков, регистраторов, мобильных устройств. Для этого необходимо тесное сотрудничество с администрацией города, представителями транспортных организаций, мобильными операторами и т.д. Также необходимо активизировать действия по привлечению жителей города к участию в обсуждении и решении инфраструктурных проблем. Проведение грамотной информационной политики, создание условий, мотивирующих население на участие в преобразованиях, позволяет не только расширить круг участников процесса принятия решений, но и повысить уровень доверия к власти. Для этого необходимо создавать современные сервисы на базе информационно-коммуникационных технологий, которые позволят анализировать предпочтения жителей и станут основой для получения согласованных решений.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *